Science des données ne concerne pas seulement les données. Les bases nues reconnaissent ce que toutes les données doivent conserver, et déterminent comment le traiter pour obtenir des résultats différents. Cela ne s'arrête pas là. Les experts en données doivent trouver des blancs dans les données et les remplir avec des données «susceptibles d’être» à l’avenir. Data Science consiste essentiellement à connecter des points dans les entreprises et à utiliser des données existantes et non existantes pour répondre aux demandes de chaque entreprise.
La science des données est l’un des domaines les plus en pointe de la technologie, de même que la demande de scientifiques des données dans le monde entier. En fait, un nouveau programme de certification en ligne Microsoft appelé programme de licence professionnelle Microsoft a également été annoncé.
Qu'est-ce que la science des données?
Qu'est-ce que la science des données? Voyons cela en listant chaque étape pour que l’image globale apparaisse. En tant que tel, il est difficile de l'expliquer en une phrase, mais je vais essayer. La science des données est la science qui vous permet d’identifier des données à des fins différentes, d’identifier les besoins d’entreprise en matière d’information, de traiter les données à l’aide des outils disponibles pour fournir les intrants nécessaires au bon développement d’une entreprise. Ainsi , La science des données est un peu de tout. Cela inclut non seulement des compétences statistiques, mais également des compétences managériales, du traitement de la langue, des compétences de recherche, un peu de connaissance en apprentissage automatique et une idée complète des outils nécessaires pour obtenir les résultats souhaités.
Data Science contient tous les éléments suivants, quels que soient les éléments utilisés dans une entreprise:
- Créer le besoin de données
- Catégorisation des ensembles de données en fonction de leur utilisation possible
- Stockage stratégique d'ensembles de données sur site ou dans le nuage; dans les deux cas, les ensembles de données devraient être disponibles sur demande sans délai
- Compréhension des flux de processus métier et de la façon dont différents ensembles de données sont utiles pour chacun
- Compréhension des décisions d'affaires pour aider l'entreprise à mieux faire
- Capacité à traiter des données à l'aide de différents outils: feuilles de calcul, bases de données, langages de programmation, etc. pour répondre aux exigences des processus métier
- Capacité à prévoir le type de données entrant dans un proche avenir et à les utiliser pour les processus en cours
- Analyser les résultats d'un processus et revenir à la planche à dessin pour l'améliorer
La liste ci-dessus n'est pas exhaustive mais met en évidence les principaux points de la science des données. Comme le suggère le premier point, les scientifiques doivent être en mesure de convaincre les entreprises que toutes les données sont utiles et doivent donc être stockées pendant une longue période. Peut-être mettre ces anciennes bases de données utiles sur un nuage partagé pendant 10 à 15 ans afin qu’ils puissent les consulter et produire des bases de données plus efficaces? Tout besoin peut survenir au fur et à mesure que l'environnement de l'entreprise évolue. Les lois sur le changement de territoire, les processus commerciaux et les données doivent être adaptés. Ainsi, plus vous disposez de données, plus vous serez efficace.
Caractéristiques et exigences pour devenir un scientifique de données
Dans le troisième paragraphe ci-dessus, j'ai essayé de décrire la science des données comme une fusion de la science du marketing, de la gestion, des statistiques et de l'apprentissage automatique. De simples compétences statistiques ne suffiront pas. Vous aurez besoin de plus que cela.
Tout d’abord, vous aurez besoin de Compétences mathématiques. Ils seraient calcul et algèbre en plus de l’arithmétique simple. Apprendre le système métrique pour les calculs car ils seraient précis. Vous devez être bon aux permutations et aux combinaisons. Un cours de certificat en mathématiques peut couvrir tous ces éléments. Il existe également des cours en ligne, à Coursera.
Cela vous aidera si vous avez de l'expérience ou des connaissances en gestion d'équipe. De même, les certificats et diplômes en gestion des affaires vous donneront un avantage.
Vous devrez apprendre au moins une langue de traitement des données. D'après les publicités que j'ai vues, Python et R sont toujours en demande. R fait partie de Hadoop Donc, si vous avez un certificat chez Hadoop, vos chances d'être embauché augmentent.
Les exigences pour devenir Data Scientist continueront à changer à mesure que de plus en plus d'éléments s'ajouteront à Data Science. Par exemple, un peu d'expérience en apprentissage automatique contribuera grandement à l'obtention d'un bon travail sur le terrain car tout le monde se concentre sur l'IA de nos jours.
Les descriptions de poste de Data Scientist varient d’une entreprise à l’autre. À un endroit, ils ont simplement besoin d’analyses, alors qu’à un autre endroit, ils voudront que les spécialistes des données travaillent sur l’intelligence artificielle. Consultez la liste que j'ai écrite pour expliquer Data Science. Plus vous pouvez couvrir de points, mieux ce sera pour vous.
Si vous avez encore des questions telles que ce qu'est la science des données ou quelles sont les conditions pour devenir un scientifique des données, veuillez laisser des commentaires. Je vais essayer d’obtenir des réponses pour vous.
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